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MAS Data Science

BFH

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MAS Data Science

Vue d'ensemble

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5 Semester, diverse Unterrichtstage

Durée

Bienne

Sites

60 ECTS

Points

ab CHF 34'000

Coûts

13.01.2026, 03.02.2026

début du cours

Date limite d'inscription

24. März, 23. September

Online

Allemand, Anglais

Langue

Possibilité de se restaurer: Oui

Possibilité de faire du sport: Oui

MAS

Diplôme

Prévisions de salaire

CHF 90'000 - 120'000

Avantages

  • Fokus auf datengetriebene Wirtschaft
  • Individuelle, interdisziplinäre Studiengestaltung
  • Fundierte IT-Kompetenz und praxisorientierte Lerninhalte
  • Schließt eine Lücke im Arbeitsmarkt für Data-Science-Spezialisten

eduwo exklusiv

jusqu’à 800 CHF de cash-back

Assistance personnelle lors du processus d’inscription

Soutien pour le remboursement des contributions fédérales jusqu’à 50%

1 réservation = offrir 1 semestre d'éducation en Ouganda

Conditions requises

Zielpublikum sind Fachleute mit Hochschulabschluss. Voraussetzung sind IT-Kenntnisse und Berufserfahrung.

Plus d'infos

1

Ziele

Als Data Science-Spezialistin und Data Science-Spezialist können Sie Aufgaben wie das Analysieren von Datenbeständen, das Auffinden von Mustern, die Überprüfung von Hypothesen und die Konzeption und Planung von IT-Infrastrukturen für Datenanalyse-Systeme durchführen. Sie beraten Unternehmen bei der Optimierung und Durchführung von Datenanalysen und integrieren unterschiedliche Datenquellen in Analysen.

2

Zielgruppe

Fachleute aus der Informatik und Wirtschaftsinformatik, die für IT-Infrastruktur und Datenanalyse-Projekte verantwortlich sind, Data-Warehouse- und Informationsspezialisten, die ihre Data-Science-Kompetenzen vertiefen möchten, sowie wissenschaftliche Mitarbeitende, die mit Data Mining und Machine Learning arbeiten.

3

Inhalte

Der Studiengang umfasst Datenanalyse, Business Intelligence, Data Engineering, Practical Machine Learning und Data Visualization. Es werden grundlegende statistische Analysen, die Nutzung von Data Warehouses, Text und Image Analytics sowie der Einsatz von Machine Learning, Neuronalen Netzen und Deep Learning gelehrt.

4

Berufliche Perspektive

Nach Abschluss des Studiengangs stehen Berufsmöglichkeiten in der Datenanalyse, im Aufbau automatisierter Analyseprozesse, in der Prozessoptimierung und in der Beratung von Unternehmen zur Verfügung. Absolventen können in verschiedenen Branchen tätig werden, die datengetriebene Entscheidungen und Prozesse unterstützen.

5

Unterichtsmodell

Das Programm bietet eine Kombination aus Präsenzunterricht, Selbststudium und Projektarbeit mit Master-Thesis. Unterricht findet online und an Standorten in Biel statt, um eine flexible und interdisziplinäre Studiengestaltung zu ermöglichen.

6

Unterrichtszeiten

Der Unterricht erstreckt sich über 5 Semester mit diversen Unterrichtstagen. Die genauen Unterrichtszeiten werden je nach Modul und Semester planbar gemacht.

Karriere

Chances de carrière

VERY HIGH
Emplois fréquents après ce diplôme: Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning Engineer
Chances de promotion: 2-3 Jahre

Salaire & Compétences

CHF 90'000 - 120'000
Ø Augmentation salariale annuelle après diplôme: + CHF 3'000
Compétences demandées: Machine Learning, Data Engineering, Datenvisualisierung

Marché du travail

1'200 offene Stellen
Tendance des postes vacants: steigend
Sécurité d'avenir: high
TOP Employeurs: Swisscom, UBS, Novartis
TOP Secteurs: Informationstechnologie, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen

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Prix

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